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如图1所示，我们可以确定泉州、台中、厦门和漳州的聚类结果。从树形图上观察显然可知泉州和台中距离较近，这表明泉州和台中的音系特征差异较小，其次是厦门和漳州。根据Bootstrap算法的结果，泉州和台中的聚类可信度达到73%，厦门和泉州一台中组合的聚类结果为59%，而泉、台、厦和漳州的聚类可信度高达99%，这说明这个聚类的结果非常可信。汕头和揭阳的聚类可信度为89%，但是他们在树形图上没有枝系，说明这两个点的音系特征基本一致，从表3的距离矩阵中也可以发现这两个点的音系特征差异度为0。海丰虽然和泉州等在同一个枝系上，属于相同的聚类，似乎反映了海丰与泉州等地的音系结构相似，但是对于这种聚类的支持度在Bootstrap的分析结果上只有26%，说明这种聚类可信度并不高。而从距离矩阵中可以发现，海丰与汕头、揭阳距离更接近，从树形图的支系长度也可以得出相同的判断。除去三亚和文昌两个海南岛上的9个方言点属于同一个枝系，成为一个大聚类，Bootstrap的计算结果显示这枝系的支持度达到了69%，说明这个聚类的结果较为可靠。文昌虽然连接着另外10个方言点组成的大类，但是并没有任何一个方言点和文昌属于同一枝系上，这说明了文昌的音系特征与10个方言点差别较大。鉴于闽南语文献材料，我们根据历史资料大致可以确定泉州是闽南语的发源地，那么我们将泉州定为邻接树的根节点。 一旦确定了树根的位置，那么整棵树可以根据不同节点的特征差异和位置确定传播的方向了。如图1所示，方言点呈现阶梯式排列，排列顺序与方言点的地理位置相对应，沿着海岸线随着纬度降低而降低。邻接树与方言点的地理位置有着惊人的对应关系。而这样的顺序也非常符合闽南地区移民的路线。这显然并不是巧合。整体而言，闽南方言11个代表点的邻接树结果支持传统方言学的研究结论，结果与方言点的地理分布具有较高的一致性。 为进一步具体确定闽语11个方言点在音系结构上的关系，用主成分分析方法对表1的数据进行分析。我们以第一主成分（PC1）为横坐标和第二主成分（PC2）为纵坐标，将主成分分析结果绘制成图2（见下页）。 如图2所示，泉州、台中、厦门和漳州四个方言点都在分析图的右上方，并且聚类在一起；汕头、海丰、揭阳、遂溪、雷州五个方言点成为另一个聚类群位于右下方，其中汕头和揭阳两个方言点重合；三亚距离海丰等地的聚类中心较近，位于左下方；文昌的位置与所有的方言点都非常远，位于图的左上方。如果沿着第一主成分的数值从大到小观察，可以发现图中方言点的分布模式与地理位置相一致，第一主成分的数值沿着海岸线的走势从东北向西南方向逐渐变小。所以可以确定第一主成分数值与方言点的地理位置有较大的关系，而第二主成分与地理位置的相关性并不显著。 (责任编辑：admin) |